<header>
    简介
</header>
<p>
    PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 计算。基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。
</p>
<h2>
    PyTorch 主要有两大特征：
</h2>
<ul>
    <li>
        类似于 NumPy 的张量计算，能在 GPU 或 MPS 等硬件加速器上加速。
    </li>
    <li>
        基于带自动微分系统的深度神经网络。
    </li>
</ul>
<h2>
    PyTorch 特性
</h2>
<ul>
    <li>
        <p><strong>动态计算图（Dynamic Computation Graphs）</strong>：
            PyTorch 的计算图是动态的，这意味着它们在运行时构建，并且可以随时改变。这为实验和调试提供了极大的灵活性，因为开发者可以逐行执行代码，查看中间结果。</p>
    </li>
    <li>
        <p><strong>自动微分（Automatic Differentiation）</strong>：
            PyTorch 的自动微分系统允许开发者轻松地计算梯度，这对于训练深度学习模型至关重要。它通过反向传播算法自动计算出损失函数对模型参数的梯度。</p>
    </li>
    <li>
        <p><strong>张量计算（Tensor Computation）</strong>：
            PyTorch 提供了类似于 NumPy 的张量操作，这些操作可以在 CPU 和 GPU 上执行，从而加速计算过程。张量是 PyTorch 中的基本数据结构，用于存储和操作数据。</p>
    </li>
    <li>
        <p><strong>丰富的 API</strong>：
            PyTorch 提供了大量的预定义层、损失函数和优化算法，这些都是构建深度学习模型的常用组件。</p>
    </li>
    <li>
        <p><strong>多语言支持</strong>：
            PyTorch 虽然以 Python 为主要接口，但也提供了 C++ 接口，允许更底层的集成和控制。</p>
    </li>
</ul>
<p>
    PyTorch 最显著的特点之一是其动态计算图的机制，与 TensorFlow 的静态计算图（graph）不同，PyTorch 在执行时构建计算图，这意味着在每次计算时，图都会根据输入数据的形状自动变化。
</p>